下图是一个用于MNIST手写数字识别的网络模型(INPUT 28*28），请调用pytorch包自行搭建其网络模型的主体部分

为了构建一个基于PyTorch的卷积神经网络(CNN)用于处理MNIST手写数字识别任务，首先需要导入所需的库，如`torch`, `torch.nn`等。下面是一个基本的模型主体部分的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 定义一个简单的CNN模型
class MNISTNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MNISTNet, self).__init__()
        
        # 卷积层
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16)
        self.relu1 = nn.ReLU()

        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(32)
        self.relu2 = nn.ReLU()

        # 池化层
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

        # 全连接层
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 7 * 7, 128)
        self.relu3 = nn.ReLU()
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)  # 防止过拟合

        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)  # 输出层，10代表MNIST有10个类别

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.bn1(self.conv1(x))))
        x = self.pool(F.relu(self.bn2(self.conv2(x))))
        x = x.view(-1, 32 * 7 * 7)  # 扁平化以便输入全连接层
        
        x = self.relu3(self.fc1(x))
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)

        return x

# 创建并初始化模型实例
model = MNISTNet()

这个模型包括两个卷积层、批量归一化、ReLU激活函数、最大池化、以及两个全连接层。在`forward`方法中，数据经过一系列的卷积、激活和池化操作，然后通过扁平化传入全连接层进行分类。